관광 패러다임의 변화 및 연안지역 접근성 개선으로 해양관광 활동에 대한 국민적 관심이 높아지면서 해양레저에 대한 수요가 증가하고 있으나 그에 따른 제반시설이 현저하게 떨어지는 실정이다. 또한 해양레저 활동을 위한 인프라 확충 및 수출지향형 고부가가치 산업으로의 대응을 위한 마리나 육성계획을 추진 중이나, 유휴시설 발생 및 중복개발로 인한 예산낭비가 우려되고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 선진 마리나 운영모델 및 프로그램을 국내 실정에 맞게 개발하여 마리나 이용자의 편의증진 및 시설의 효율성 개선이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 국내 마리나 시설의 국내 외 경쟁력 확보를 위한 한국형 마리나 운영모델 및 프로그램을 제시하고자 한다.
A modal parameter based damage sensitive feature (DSF) is defined to mimic the relative change in any diagonal element of the stiffness matrix of a model of a structure. The damage assessment is performed in a statistical pattern recognition framework using empirical complementary cumulative distribution functions (ECCDFs) of the DSFs extracted from measured operational vibration response data. Methods are discussed to perform probabilistic structural health assessment with respect to the following questions: (a) "Is there a change in the current state of the structure compared to the baseline state?", (b) "Does the change indicate a localized stiffness reduction or increase?", with the latter representing a situation of retrofitting operations, and (c) "What is the severity of the change in a probabilistic sense?". To identify a range of normal structural variations due to environmental and operational conditions, lower and upper bound ECCDFs are used to define the baseline structural state. Such an approach attempts to decouple "non-damage" related variations from damage induced changes, and account for the unknown environmental/operational conditions of the current state. The damage assessment procedure is discussed using numerical simulations of ambient vibration testing of a bridge deck system, as well as shake table experimental data from a 4-story steel frame.
최근 건설 기술의 비약적인 발전으로, 국내외적으로 장대교량의 건설이 증가하고 있다. 이러한 장대교량들은 지속적인 안전성 관리가 필요하며 현재 국내 다수의 장대교량들에는 다양한 센서로 이루어진 구조건전성 모니터링 시스템이 설치, 운용되고 있다. 장대교량과 같은 대형 구조물의 물리적 상태를 정확하게 파악하기 위해서는 다수의 센서배치가 필요로 하지만, 이는 센서 자체의 비용뿐만 아니라 센서와 데이터 서버를 연결하는 케이블의 설치비용으로 인하여 상당히 제약을 받을 수 밖에 없다. 실례로 홍콩의 Tsing Ma 대교의 경우 350개의 센서를 설치하는데 약 8 백만불이 넘는 금액이 들었으며(Farrar 등, 2004), Celeby(2002)의 보고에 의하면 각 센서의 채널 당 케이블의 설치비용으로 약 5000불의 비용이 소모되고 있다. 본 연구에서는 이러한 센서와 이러한 불편함을 극복하기 위하여 자체 연산기능을 가지고 있는 스마트 무선 센서를 개발하고, 이를 해남과 진도를 잇는 연육교인 제 2 진도대교에 적용, 사장교의 구조 건전성을 저비용 및 높은 편의성으로 모니터링 하기 위한 테스트베드를 구축하였다.
An, Yonghui;Ou, Jinping;Li, Jian;Spencer, B.F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제14권2호
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pp.105-128
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2014
The stochastic damage locating vector (SDLV) method has been studied extensively in recent years because of its potential to determine the location of damage in structures without the need for measuring the input excitation. The SDLV method has been shown to be a particularly useful tool for damage localization in steel truss bridges through numerical simulation and experimental validation. However, several issues still need clarification. For example, two methods have been suggested for determining the observation matrix C identified for the structural system; yet little guidance has been provided regarding the conditions under which the respective formulations should be used. Additionally, the specific layout of the sensors to achieve effective performance with the SDLV method and the associated relationship to the specific type of truss structure have yet to be explored. Moreover, how the location of truss members influences the damage localization results should be studied. In this paper, these three issues are first investigated through numerical simulation and subsequently the main results are validated experimentally. The results of this paper provide guidance on the effective use of the SDLV method.
A novel concept of transmissibility based on a wavelet transform for structural damage detection is presented in this paper. The main objective of the research was the development of a method for detecting slight damage at the incipient stage. As a vibration-based approach, the concept of transmissibility has attracted considerable interest because of its advantages and effectiveness in damage detection. However, like other vibration-based methods, transmissibility-based approaches suffer from insensitivity to slight local damage because of the regularity of the traditional Fourier transform. Therefore, the powerful signal processing techniques must be found to solve this problem. Wavelet transform that is able to capture subtle information in measured signals has received extensive attention in the field of damage detection in recent decades. In this paper, we first propose a novel transmissibility concept based on the wavelet transform. Outlier analysis was adopted to construct a damage detection algorithm with wavelet-based transmissibility. The feasibility of the proposed method was numerically investigated with a typical six-degrees-of-freedom spring-mass system, and comparative investigations were performed with a conventional transmissibility approach. The results demonstrate that the proposed transmissibility is more sensitive than conventional transmissibility, and the former is a promising tool for structural damage detection at the incipient stage.
스마트폰의 빠른 보급으로 위치기반 서비스 (Location Based Service)가 새롭게 주목 받고 있다. 위치기반 서비스는 이동통신망이나 위성항법장치 (GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 서비스를 말한다. 현재 위치기반 서비스는 소셜 네트워크 서비스, 증강현실, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 단순 정보뿐만 아니라 복합 상황정보를 이용한 안전 및 사고예방을 위한 애플리케이션은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 모바일 환경에서 위치기반 서비스를 통해 상황정보를 제공하는 지능형 감시 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 감시대상자가 소지한 스마트폰의 GPS를 이용하여 위치 데이터를 획득하고, 기울기 및 압력 센서 등을 이용하여 감시대상자의 상태정보를 획득 한다. 또한 이러한 위치 데이터와 센싱 데이터를 지도 OpenAPI, 날씨 OpenAPI, 안전/위험지역 설정 등의 기능과 결합하여 지능적 복합 상황정보로 표현한다. 이러한 기능들을 안드로이드 기반 애플리케이션으로 개발함으로써 감시자 또한 모바일 환경에서 감시할 수 있도록 한다. 이를 통해 감시자는 이동하면서 원거리에 있는 감시대상자의 실시간 이동경로와 복합 상황정보를 확인하고 알림 받을 수 있다. 이와 같은 기능을 통해 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결할 수 있다.
Acoustic emission analysis is an effective technique for monitoring the evolution of damage in a structure. An experimental analysis on a set of reinforced concrete beams under flexural loading was carried out. A mixed AE analysis method which used both parameter-based and signal-based techniques was presented to characterize and identify different failure mechanisms of damage, where the signal-based analysis was performed by using the Hilbert-Huang transform. The maximum instantaneous energy of typical damage events and the corresponding frequency characteristics were established, which provided a quantitative assessment of reinforced concrete beam using AE technique. In the bending tests, a "pitch-catch" system was mounted on a steel bar to assess bonding state of the steel bar in concrete. To better understand the AE behavior of bond-slip damage between steel bar and concrete, a special bond-slip test called pullout test was also performed. The results provided the basis of quantitative AE to identify both failure mechanisms and level of damages of civil engineering structures.
Choi, Jung Chan;Lee, Seung Rae;Kim, Yunki;Song, Young Hoon
Smart Structures and Systems
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제7권4호
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pp.263-274
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2011
A reliability-based slope stability assessment method considering fluctuations in the monitored matric suction was proposed for real-time identification of slope risk. The assessment model was based on the limit equilibrium model for infinite slope failure. The first-order reliability method (FORM) was adopted to calculate the probability of slope failure, and results of the model were compared with Monte-Carlo Simulation (MCS) results to validate the accuracy and efficiency of the model. The analysis shows that a model based on Advanced First-Order Reliability Method (AFORM) generates results that are in relatively good agreement with those of the MCS, using a relatively small number of function calls. The contribution of random variables to the slope reliability index was also examined using sensitivity analysis. The results of sensitivity analysis indicate that the effective cohesion c' is a significant variable at low values of mean matric suction, whereas matric suction ($u_a-u_w$) is the most influential factor at high mean suction values. Finally, the reliability indices of an unsaturated model soil slope, which was monitored by a wireless matric suction measurement system, were illustrated as 2D images using the suggested probabilistic model.
In recent years, many investigations about photovoltaic power systems have been significantly carried out in the fields of renewable power energy. Such research area generally includes developments of highly efficient solar cells, advanced power conversion systems, and smart monitoring systems. A generic objective of fault detection and diagnosis techniques is to timely recognize unexpected faulty of dynamic systems so that economic demage occurred by such faulty is decreased by means of engineering techniques. This paper presents a novel fault detection approach for photovoltaic power arrays which are electrically connected in series and parallels. In the proposed fault detection scheme, we first measure all of photovoltaic modules located in each array by using electronic sense systems and then compare each measurement in turn to detect location of fault module through statistic computation algorithm. We accomplish real-time experiments to demonstrate our proposed fault detection methodology by using a test-bed system including two 20 watt photovoltaic modules.
Construction monitoring is one of the key modules in smart construction. Unlike structured urban environment, construction site mapping is challenging due to the characteristics of an unstructured environment. For example, irregular feature points and matching prohibit creating a map for management. To tackle this issue, we propose a system for data acquisition in unstructured environment and a framework for Intensity and Ambient Enhanced Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping, IA-LIO-SAM, that achieves highly accurate robot trajectories and mapping. IA-LIO-SAM utilizes a factor graph same as Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping (LIO-SAM). Enhancing the existing LIO-SAM, IA-LIO-SAM leverages point's intensity and ambient value to remove unnecessary feature points. These additional values also perform as a new factor of the K-Nearest Neighbor algorithm (KNN), allowing accurate comparisons between stored points and scanned points. The performance was verified in three different environments and compared with LIO-SAM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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